App Store Discover セクションでアプリのランキングを最適化する方法

統計によると、App Store でのアプリ インストールの 65% は検索結果からのものです。これらの数字を見て、アプリのプロモーションにとってオーガニック トラフィックがどれほど重要であるかについて、さらに説明する必要がありますか?

App Store 検索セクション

App Store レコメンデーション アルゴリズムの仕組みを理解するために、まず App Store 検索の一般的な動作原理を見てみましょう。

[検索] タブ (下の 5 つのボタンの右端) でアプリを検索できます。技術的に言えば、このセクションは 3 つのサブセクションに分けることができます。

• "検索バー;
• 「発見」キーワードリスト;
• 「おすすめ」アプリ一覧。

「Discover」は、iOS 8 から iOS 13 まで存在する「Trending Searches」セクションから生まれました。

ユーザーは、「ディスカバー」は別の名前の「急上昇ワード」にすぎないと考えるかもしれません。ただし、これら 2 つのセクションは同じランキング アルゴリズムを適用しません。この記事では、以下の類似点と相違点について学習します。

トレンドとディスカバー: 類似点と相違点は何ですか?

「トレンド」とは？

「トレンド」（人気）には、人気を集めている検索クエリが含まれます。この場合、ほとんどの場合、これらのクエリは人気のあるアプリのブランド名にすぎず、Apple Store で唯一のアプリにつながります。

ランキングは、App Store の他のすべての結果と同様に定期的に更新されます。劇的な変化はなく、部分的かつ徐々に変化します。トレンド リストを作成するための App Store アルゴリズムは、私たちの経験に基づいて非常に単純です。これには、最近検索数が増加した検索クエリが含まれます。「トレンド」リストは、特定の単語に大量のトラフィックを誘導することで簡単に操作できます。

「発見」とは？

「トレンド」とは別に存在する「ディスカバー」も人気キーワードのリストです。

「Discover」には、Tinder、Facebook などの特定のブランド名が含まれていないという明らかな違いに気付くことができます。これは、デート、トーク、ソーシャルなど、ブランド化されていないキーワードのリストです。

大規模なトラフィックがテクノロジー大手に直接誘導されない場合、中小企業にとってはチャンスのように思えます。小規模企業にも、Discover クエリの検索結果に自社のアプリを表示するチャンスがあります。

Discover にはパーソナライゼーションはありませんが、クエリは国によってのみ異なります。1 日に 3 ～ 6 回更新され、同じ地域にある iPhone と iPad で同じ結果が表示されます。クエリは、iPhone の最初の 4 つの結果と iPad の最初の 6 つの結果を示します。

Discover キーワード アルゴリズムの調査方法

上で述べたように、「Discover」アルゴリズムは「Trending」とは異なるパフォーマンスを示します。Discoverセクションのキーワードがトラフィックにどのように影響するかを分析する時が来ました. そして最も重要なことは、当社の ASO World 技術チームが、このセクションを操作してトラフィックを有機的に成長させる可能性を研究したことです。

まず、トレンドセクションとディスカバリーセクションの違いを分析する方法を見てみましょう。

以下の質問を検討してください。

• Discover セットを構成するクエリとその特性。
• App Store アルゴリズムが Discover を形成する仕組み。
• このコレクションにキーワードを入れると、人気にどのように影響しますか。
• このコレクションの内容を操作できるかどうか。

作業計画：

• Discover クエリの代表的なサンプルを収集します。
• サンプル内のクエリを分析します。
• Discover コレクションでこれらのクエリが見つかった日付と、検索広告の人気度の履歴データとの関係を調べます。

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データ分析

米国での 6 月から 7 月までのすべての iPhone Discover クエリの更新を収集しました。

データ自体、ディスカバリ クエリの構成要素、およびデータからどのように学習できるかを見てみましょう。

キーワードの 40% はゲーム関連で、残りは写真やビデオの編集、エンターテイメント、ユーティリティなどです。通常、バーに最初の単語を入力すると、クエリが App Store の検索リストの最初に表示されます。

サンプルの最初の分析では、クエリ リストは 1 日に 3 ～ 6 回更新されますが、クエリは通常反復的であることが示されています。更新は典型的な循環パターンには従いません。同じキーワードがリストで数日間繰り返され、その後 1 週間終了する可能性があります。

「Discovery」には 4 つのキーワードしか含まれておらず、ほとんどの場合それらが残っているため、サンプルには合計で 156 のキーワードしかありません。6 月には 152 個、7 月には 149 個の一意のクエリしかありません。

これらのキーワードにはブランド名は含まれず、一般的なもののみが含まれます。これは、App Store がアプリ自体に関連する一般的なキーワードを取得するアルゴリズムを持っていることを示しています。これにより、アプリを複数のキーワードに関連付けることができます。

上記の分析は、Apple が特定のブランド名を検索するのではなく、新しいアプリを探索することをユーザーに奨励していることを示しています。

仮説: リストはどのように生成されるか?

クエリで最も人気のあるキーワードが含まれているのは、決して偶然ではありません。

それをテストするために、7 月に米国で最も人気のある検索のリストを作成します。リストはディスカバリ クエリのほとんどを繰り返しますが、互いにアセンブルしません。

Discover は、Trending と同じロジックに基づいている可能性がありますが、ブランド関連の名前は除外されています。それは、ブランド関連の情報を含まない、人気上昇中のキーワードのランキングです。Apple Store では、ユーザーが探索したり、アプリを公開したりする機会が増えます。

オーガニックトラフィックを獲得するには？

Discover コレクションの背後にあるロジックをクリアしたので、ロジックを使用してオーガニック トラフィックを獲得する方法を理解します。

ステップ 1: キーワード調査

これらのキーワードが Discover クエリに表示されるのは、原因ではなく人気の結果であることを理解することが重要です。キーワードはすでに非常に人気があるため、最終的にこのコレクションに含まれ、より多くの可視性をもたらします.

Discover のコレクションを調べて、アプリが Discover の検索結果からトラフィックを獲得するのに役立つこれらのいずれかと関連しているかどうかを確認します。

競合他社や大手ブランドから、彼らが使用しているキーワードを学びましょう。彼らの宣伝方法に刺激を受けるかもしれません。

バランスの取れた関連性、ランキングの難しさ、検索人気の最も戦略的なキーワードに焦点を当てます。限られた予算で最大のトラフィックをもたらすキーワードを決定する必要があります。

ステップ 2: ランクを上げる

Discover は人気のあるキーワードのコレクションであるため、人気のあるキーワードの検索結果で上位にランクインすると、安定したオーガニック トラフィックが得られます。検索結果のランキングには多くの要因が影響します。オンメタデータの最適化とオフメタデータの最適化の 2 つの部分に分けて説明します。

オンメタデータの最適化

オンメタデータは、主にアプリの名前/タイトル、アプリのサブタイトル、アプリの説明を含む基本的なメタデータです。

利用したいキーワードができたら、そのキーワードをメタデータに実装します。アプリのランキングには直接影響しませんが、アプリのインストールのコンバージョン率に確実に関連していることを覚えておいてください。

オフメタデータの最適化

ダウンロード、最初のインストール、評価、レビューなど、オフメタ最適化に含まれるいくつかの指標があります。

これらは、アプリ ストア アルゴリズムが全体的なパフォーマンスでアプリをランク付けするときに、ランキングに直接影響します。

概要

製品ページを最適化して、アプリのコンバージョン率と検索結果のランキングを高めます。それらを同時に実行することで、オーガニック トラフィックが着実に増加しています。